Bağlantı analizi

Ağ teorisinde bağlantı analizi, düğümler arasındaki ilişkileri değerlendirmek için kullanılan bir veri analizi tekniğidir. İlişkiler, kuruluşlar, kişiler ve işlemler dahil olmak üzere çeşitli düğüm türleri arasında tanımlanabilir. Bağlantı analizi, suç faaliyetlerinin ( dolandırıcılık, terörle mücadele ve istihbarat ) araştırılması, bilgisayar güvenliği analizi, arama motoru optimizasyonu, pazar araştırması, tıbbi araştırma ve sanat için kullanılmıştır.

Bilgi keşfi
Bilgi keşfi, verilerdeki kalıpları belirlemek, analiz etmek ve görselleştirmek için kullanılan yinelemeli ve etkileşimli bir süreçtir. Ağ analizi, bağlantı analizi ve sosyal ağ analizi, hepsi bilgi keşfi yöntemleridir ve her biri önceki yöntemin karşılık gelen bir alt kümesidir. Çoğu bilgi keşif yöntemi şu adımları izler (en üst düzeyde):
Veri işleme
Dönüşüm
Analiz
Görselleştirme

Veri toplama ve işleme, verilere erişimi gerektirir ve bilgi aşırı yüklenmesi ve veri hataları gibi çeşitli içsel sorunları beraberinde getirir. Veriler toplandıktan sonra, hem insan hem de bilgisayar analizcileri tarafından etkili bir şekilde kullanılabilecek bir formata dönüştürülmesi gerekecektir. Verilerden, ağ grafikleri de dahil olmak üzere, manuel veya bilgisayar tarafından oluşturulan görselleştirme araçları haritalanabilir. Verilerin analizine yardımcı olmak için çeşitli algoritmalar mevcuttur; bunlar arasında Dijkstra algoritması, genişlik öncelikli arama ve derinlik öncelikli arama yer alır .

Bağlantı analizi, görselleştirme yöntemleri(ağ grafikleri, ilişki matrisi) aracılığıyla düğümler arasındaki ilişkilerin analizine odaklanır. İşte suç soruşturmaları için haritalanabilecek ilişkilere dair bir örnek:


Bağlantı analizi 3 temel amaç için kullanılır:

Bilinen ilgi çekici kalıplar için verilerde eşleşmeleri bulun;

Bilinen ilgi çekici kalıplar için verilerde eşleşmeleri bulun;
Bilinen kalıpların ihlal edildiği anormallikleri bulun;
Yeni ilgi alanlarını keşfedin (sosyal ağ analizi, veri madenciliği ).
Tarihçe
Klerks, bağlantı analiz araçlarını 3 nesle ayırdı. İlk nesil 1975 yılında Harper ve Harris'in Anacpapa Tablosu olarak tanıtıldı. Bu yöntem, bir alan uzmanının veri dosyalarını incelemesini, bir ilişki matrisi oluşturarak ilişkileri belirlemesini, görselleştirme için bir bağlantı şeması oluşturmasını ve son olarak ilgi çekici örüntüleri belirlemek için ağ şemasını analiz etmesini gerektirir. Bu yöntem kapsamlı alan bilgisi gerektirir ve çok miktarda veri incelenirken oldukça zaman alıcıdır.

İlişkilendirme matrisine ek olarak, faaliyetler matrisi, kolluk kuvvetleri için pratik değere ve kullanıma sahip eyleme dönüştürülebilir bilgiler üretmek için kullanılabilir. Faaliyet matrisi, adından da anlaşılacağı üzere, insanların konumlara ilişkin eylem ve faaliyetlerine odaklanır. İlişkilendirme matrisi ise insanlar, örgütler ve/veya mülkler arasındaki ilişkilere odaklanır. Bu iki matris türü arasındaki ayrım, küçük olsa da, tamamlanan veya oluşturulan analizin çıktısı açısından önemlidir.

İkinci nesil araçlar, IBM i2 Analyst's Notebook, Netmap, ClueMaker ve Watson gibi otomatik grafik tabanlı analiz araçlarından oluşmaktadır. Bu araçlar, bir ilişki matrisi manuel olarak oluşturulduğunda bağlantı grafiğinin oluşturulmasını ve güncellenmesini otomatikleştirme olanağı sunar, ancak ortaya çıkan grafik ve çizelgelerin analizi yine de kapsamlı alan bilgisine sahip bir uzman gerektirir.

DataWalk gibi üçüncü nesil bağlantı analiz araçları, bir veri kümesindeki öğeler arasındaki bağlantıların otomatik olarak görselleştirilmesine olanak tanır; bu, daha sonra daha fazla keşif veya manuel güncellemeler için bir tuval görevi görebilir.

Uygulamalar
FBI Şiddet Suçlularını Yakalama Programı (ViCAP)
Iowa Eyalet Cinsel Suçlar Analiz Sistemi
Minnesota Eyalet Cinsel Suçlar Analiz Sistemi (MIN/SCAP)
Washington Eyalet Cinayet Soruşturma İzleme Sistemi (HITS)
New York Eyalet Cinayet Soruşturması ve İpucu Takibi (HALT)
New Jersey Cinayet Değerlendirme ve Değerlendirme Takibi (HEAT)
Pennsylvania Eyalet ATAC Programı.
Şiddet Suçu Bağlantı Analiz Sistemi (ViCLAS)

Bağlantı analiziyle ilgili sorunlar
Bilgi Aşırı Yüklenmesi

Elektronik ortamda depolanan muazzam miktardaki veri ve bilgi nedeniyle kullanıcılar, analiz için mevcut olan, birbiriyle ilgisi olmayan çok sayıda bilgi kaynağıyla karşı karşıya kalmaktadır. Verilerin etkili ve verimli kullanılabilmesi için veri analiz tekniklerine ihtiyaç vardır. Palshikar, veri analizi tekniklerini iki kategoriye ayırıyor: (istatistiksel modeller, zaman serisi analizi, kümeleme ve sınıflandırma, anormallikleri tespit etmek için eşleştirme algoritmaları) ve yapay zeka(AI) teknikleri (veri madenciliği, uzman sistemler, desen tanıma, makine öğrenme teknikleri,sinir ağları ).

Bolton ve Hand, istatistiksel veri analizini denetlenen veya denetlenmeyen yöntemler olarak tanımlıyor. Gözetimli öğrenme yöntemleri, beklenen veya beklenmeyen davranışların ne olduğunu belirlemek için sistem içinde kuralların tanımlanmasını gerektirir. Gözetimsiz öğrenme yöntemleri, verileri normla karşılaştırarak inceler ve istatistiksel olarak aykırı değerleri tespit eder. Denetimli öğrenme yöntemleri, eğitim kurallarının önceki örüntülere dayanarak oluşturulmasını gerektirdiğinden, ele alınabilecek senaryolar sınırlıdır. Gözetimsiz öğrenme yöntemleri daha geniş sorunların tespitini sağlayabilir, ancak davranış normu iyi yerleşmemiş veya anlaşılmamışsa daha yüksek yanlış pozitif oranına yol açabilir.

Verinin kendisi, bütünlük (veya bütünlük eksikliği) ve sürekli değişim gibi içsel sorunlara sahiptir. Veriler, "hatalı toplama veya işleme nedeniyle ihmal ve komisyon hataları ve kuruluşların eylemlerini aktif olarak aldatmaya ve/veya gizlemeye çalışması" nedeniyle oluşabilir. veri analizindeki üç temel sorun olarak eksikliği (eksik veri veya bağlantıların kaçınılmazlığı), belirsiz sınırları (ne dahil edileceğine karar vermede öznellik) ve dinamik değişiklikleri (verilerin sürekli değiştiğinin kabulü) vurgulamaktadır. Terimlerin anlamlarındaki belirsizlik, birden fazla kaynaktan veri arama ve çapraz referanslama girişiminde bulunulduğunda sorunlara yol açar.

Veri analizi sorunlarını çözmenin birincil yöntemi, bir uzmandan alan bilgisine güvenmektir. Bu, bağlantı analizi yapmanın oldukça zaman alıcı ve maliyetli bir yöntemidir ve kendine özgü sorunları vardır. McGrath ve diğerleri, bir ağ diyagramının düzeni ve sunumunun, kullanıcının "ağlardaki grupların varlığına ilişkin algıları" üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğu sonucuna varmıştır. Analizler öznel olabileceğinden, alan uzmanlarından yararlanılsa bile farklı sonuçlara varılabilir.

Kovuşturma Ve Suç Önleme

Bağlantı analizi teknikleri öncelikli olarak kovuşturma amaçlı kullanılmıştır çünkü gelecekteki eylemleri tahmin etmeye çalışmaktan çok, geçmiş verileri inceleyerek kalıplar bulmak çok daha kolaydır.

Krebs , 11 Eylül saldırılarından sorumlu 19 korsanla ilişkili terörist şebekenin ilişki matrisi ve bağlantı şemasının kullanımını, saldırıların ardından kamuya açık hale gelen ayrıntıları haritalayarak gösterdi. "'Suç ortaklığı' konusunda dikkatli olmalıyız. Bir teröristle ilişkilendirilmek suçu kanıtlamaz - ancak soruşturmayı davet eder."
Sezgisel tabanlı
Şablon tabanlı
Benzerlik temelli
İstatistiksel

Sezgisel tabanlı araçlar, yapılandırılmış veriler kullanılarak uzman bilgisinden damıtılan karar kurallarını kullanır. Şablon tabanlı araçlar, önceden tanımlanmış şablonlarla eşleştirilen yapılandırılmamış verilerden ayrıntıları çıkarmak için Doğal Dil İşleme'yi (NLP) kullanır. Benzerliğe dayalı yaklaşımlar, nitelikleri karşılaştırmak ve olası bağlantıları belirlemek için ağırlıklı puanlama kullanır. İstatistiksel yaklaşımlar, sözcüksel istatistiklere dayanarak potansiyel bağlantıları belirler.

Suç Ağı Gezgini

JJ Xu ve H. Chen, CrimeNet Explorer adı verilen otomatik ağ analizi ve görselleştirmesi için bir çerçeve önermektedir. Bu çerçeve aşağıdaki unsurları içerir:

"Aynı belgede iki kelime veya ifadenin ne sıklıkta göründüğünü ölçmek için eş zamanlılık ağırlığını kullanan bir kavram alanı yaklaşımıyla Ağ Oluşturma. İki kelime veya ifade ne kadar sık birlikte görünürse, bunların ilişkili olma olasılığı o kadar yüksek olur".
"İlişkisel güce göre bir ağı alt gruplara bölmek için hiyerarşik kümeleme" kullanan Ağ Bölümlemesi.
Belirli bir alt gruptaki merkezi üyeleri belirlemek için "üç merkezilik ölçüsü (derece, ara bağlantı ve yakınlık)" yoluyla Yapısal Analiz. CrimeNet Explorer, alt gruptaki tek bir düğümden diğer tüm düğümlere olan ara bağlantıyı ve yakınlığı hesaplamak için Dijkstra'nın en kısa yol algoritmasını kullandı.
Torgerson'un metrik çok boyutlu ölçekleme (MDS) algoritmasını kullanarak Ağ Görselleştirme.
Dış bağlantılar
Link Analysis and Crime - An Examination
Elink Schuurman MW, Srisaenpang S, Pinitsoontorn S, Bijleveld I, Vaeteewoothacharn K, Methapat C., The rapid village survey in tuberculosis control, Tuber Lung Dis. 1996 Dec;77(6):549-54.
Gunhee, K., Faloutsos, C, Hebert, M, Unsupervised Modeling of Object Categories Using Link Analysis Techniques.
McGehee, R., Intelligence Report.
Ressler, S., Social Network Analysis as an Approach to Combat Terrorism: Past, Present and Future Research.
RFFlow, How to Draw a Link Analysis Diagram.
IBM i2 Analyst's Notebook Premium
Terrorist & Rebel Link Analysis Feed (TR-LAF)
Workshop on Link Analysis: Dynamics and Static of Large Networks (LinkKDD2006) August 20, 2006
Sintelix - An advanced link analysis and entity extraction tool
ClueMaker
Data Walk

Kaynakça